Browsing by Author "Aravena Tapia, Alex"
Now showing 1 - 1 of 1
- Results Per Page
- Sort Options
Thesis Diseño e implementación de un simulador basado en SDN y aprendizaje por refuerzo para la gestión eficiente de recursos en Redes Ópticas Pasivas (PON)(Universidad Técnica Federico Santa María, 2026-08) Aravena Tapia, Alex; Morales Calvo, Patricia; Departamento de Electrónica; Franco Troya, PatriciaLa creciente demanda de servicios digitales sensibles al retardo exige mecanismos flexibles de asignación de recursos en redes ópticas pasivas (PON), especialmente en el enlace ascendente, donde múltiples unidades ópticas de red comparten el mismo medio. En este contexto, esta memoria desarrolla y valida PonLab Simulator, un framework modular para construir topologías PON, configurar escenarios de simulación, integrar algoritmos de asignación dinámica de ancho de banda (DBA) y visualizar métricas de desempeño. La herramienta incorpora una interfaz gráfica, un motor basado en ciclos de sondeo de 125 µs, soporte para control centralizado mediante redes definidas por software (SDN) y una integración preliminar de agentes de Aprendizaje por Refuerzo Profundo (DRL). La validación experimental consideró una topología residencial G-PON con una OLT y ocho ONUs, operando a 2.5 Gbps en bajada y 1.25 Gbps en subida. Se compararon tres paradigmas de control: el algoritmo heurístico GIANT, un controlador SDN y el agente inteligente Smart-RL. Los resultados mostraron que SDN alcanzó el mayor throughput promedio, con 45.607 MB/s, frente a 42.900 MB/s de GIANT y 20.061 MB/s de DRL. En cambio, Smart-RL obtuvo el mejor desempeño temporal, con un retardo medio de 0.593 ms y un jitter IPDV de 0.069 ms. Estos resultados evidencian que la optimización de redes PON no debe evaluarse solo por el caudal, sino también por latencia y variabilidad temporal. Así, PonLab Simulator constituye una plataforma funcional y extensible para estudiar estrategias DBA heurísticas, centralizadas e inteligentes.
Política de Privacidad 
